Aby skutecznie uruchomić modele Deepseek, wybór GPU ma kluczowe znaczenie ze względu na znaczne wymagania obliczeniowe związane z tymi dużymi modelami językowymi. Poniższe zalecenia oparte są na wymaganiach modelu i wymagań VRAM:
Zalecane GPU dla modeli Deepseek
1. Dla mniejszych modeli (7b do 16b):
-NVIDIA RTX 4090: Ten procesor graficzny klasy konsumenckiej jest opłacalnym rozwiązaniem, zapewniającym około 24 GB VRAM, odpowiednich dla modeli takich jak Deepseek-Llm 7B i V2 16B przy użyciu mieszanej precyzji lub 4-bitowych technik kwantyzacji, które mogą znacznie zmniejszyć VRAM VRAM Potrzeby [1] [3].
- NVIDIA RTX 3090: Kolejna realna opcja dla mniejszych modeli, oferująca również dobrą wydajność w niższej cenie w porównaniu z RTX 4090 [3] [5].
2. W przypadku modeli średnich (32B do 70b):
- NVIDIA A10G i L40S: Te GPU mogą skutecznie obsługiwać modele takie jak DeepSeek-R1 32B i 70B. Na przykład pojedyncze L40 mogą skutecznie uruchomić model Deepseek-R1 14b [2] [5].
-Konfiguracje wielu GPU: W przypadku modeli takich jak DeepSeek-R1 70b zaleca się, aby dwa RTX 30990S są zalecane w celu zrównoważenia wydajności i kosztów [5].
3. W przypadku dużych modeli (100b i wyższy):
- NVIDIA H100 lub H200: Te GPU klasy centralnej są niezbędne do obsługi bardzo dużych modeli, takich jak Deepseek V3 z 671 miliardami parametrów. H100, ze znaczną pojemnością pamięci i wsparcie dla operacji tensorowych, jest szczególnie skuteczny w przypadku mieszanych zadań precyzyjnych [1] [9].
- Konfiguracje wielu GPU: W przypadku modeli przekraczających 600 miliardów parametrów konfiguracje obejmujące wiele GPU H100 lub H200 są niezbędne do skutecznego rozpowszechniania obciążenia pamięci [9]. Techniki takie jak równoległość modelu można zastosować do optymalizacji wydajności w tych konfiguracjach.
Strategie optymalizacji
- Techniki kwantyzacji: Wykorzystanie niższych formatów precyzyjnych, takich jak FP16 lub INT8, może drastycznie zmniejszyć wymagania VRAM bez znaczącego wpływu na wydajność. Jest to szczególnie przydatne w większych modelach, w których ograniczenia pamięci są problemem [1] [3].- Dostosowanie wielkości partii: Zmniejszenie wielkości partii może pomóc w skutecznym zarządzaniu zużyciem pamięci, chociaż może to wynikać z kosztu przepustowości [1] [3].
Wybierając odpowiedni GPU na podstawie wielkości modelu i stosując techniki optymalizacji, użytkownicy mogą skutecznie wdrażać modele Deepeek w różnych skalach w 2025 r.
Cytaty:[1] https://www.proxpc.com/blogs/gpu-hardware-requirements-guide-for-deepseek-models-in-2025
[2] https://www.reddit.com/r/mlops/comments/1i9gluy/deepseekr1_guide_to_running_multiple_variants_on/
[3] https://apxml.com/posts/system-requirements-deepseek-models
[4] https://www.interconnects.ai/p/deepseek-v3-and-the-actual-cost-of
[5] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1i69dhz/deepseek_r1_ollama_hardware_benchmark_for_localllm/
[6] https://www.linkedin.com/pulse/comparing-deepseek-r1-openai-o1-hwhich-ai-model-comes-pablo-8wtxf
[7] https://www.nextbigfuture.com/2025/01/tiny-deepseek-1-5b-models-run-on-99-nvidia-jetson-nano.html
[8] https://dataloop.ai/library/model/Bartowski_Deepseek-Coder-V2-instruct-gguf/
[9] https://datacrunch.io/blog/deepseek-v3-llm-nvidia-h200-gpu-inference-benchmarking